原译 BloomFilter

最新推荐文章于 2025-07-05 19:10:54 发布
最新推荐文章于 2025-07-05 19:10:54 发布 · 118 阅读 · 0

本文介绍了布隆过滤器的基本概念及其在搜索和关键字匹配中的应用，并提供了扩展布隆过滤器的相关资源链接。
[精华] 原译：使用Bloom Filters
（搜索翻译文章，使用关键字 原译）
http://www.chinaunix.net/jh/25/601028.html

扩展布隆过滤器：
http://blog.youkuaiyun.com/szu030606/article/details/7534439
wpf 进度条两侧圆角_[原译]WPF绘制圆角多边形
weixin_39680154的博客
01-17 636
介绍最近，我发现我需要个圆角多边形。而且是需要在运行时从用户界面来绘制。WPF有多边形。但是不支持圆角。我搜索了一下。也没找到可行的现成例子。于是就自己做吧。本文描述了圆角多边形的实现，也包括如何用在你的项目里。在Demo里面的RoundedCornersPolygon 类是完整的实现。下载的Demo包括两部分1. 通过XAML绘制圆角多边形2. 运行时创建圆角多边形背景多边形可以被认为是沿着一个...
原译：使用Bloom Filters
train的专栏
07-22 767
<br />仙子注：这篇文章是半年前翻译的，最早贴于公司内部的BBS上，并引起一些争论。Bloom Filters是一种效率较高的内存索引算法，它本身具有矛盾性：一方面能快速测试目标成员是否存在，另一方面又不可避免的具有假命中率。如下文档仅供参考。 <br />由于不知道如何在这里粘贴图片，因此本文中没有包含图片说明，请对照原文档来阅读，原文档在：http://www.perl.com/pub/a/2004/04/08/bloom_filters.html?page=1   或可email给我索取中文PDF
Go命令官方指南【原译】
dianfu2892的博客
04-29 1751
启动错误报告编译包和依赖项删除目标文件和缓存的文件显示包或符号的文档打印Go环境信息更新包以使用新APIGofmt（重新格式化）包源通过处理源生成Go文件下载并安装包和依赖项编译并安装包和依赖项列出包或模块模块维护将模块下载到本地缓存从工具或脚本编辑go.mod打印模块要求图在当前目录中初始化新模块添加缺失并删除未使用的模块制作依赖项的销售副...
[原译]WPF绘制圆角多边形
weixin_34112030的博客
07-17 630
原文:[原译]WPF绘制圆角多边形 介绍 最近，我发现我需要个圆角多边形。而且是需要在运行时从用户界面来绘制。WPF有多边形。但是不支持圆角。我搜索了一下。也没找到可行的现成例子。于是就自己做吧。本文描述了圆角多边形的实现，也包括如何用在你的项目里。在Demo里面的RoundedCornersPolygon 类是完整的实现。 下载的Demo包括两部分 1....
[原译]多线程揭秘
weixin_34352449的博客
02-06 226
多线程揭秘 Demo下载：多线程演示Demo 介绍 本文将通过一些例子来展示.net 中如何实现多线程，涉及到以下四部分。 1 .线程概念 2 .如何实现多线程 3 .如何确保线程安全 4 .死锁 什么是进程 一个进程就是一个可执行文件运行的操作系统上下文环境。它被用来分隔虚拟地址空间，线程，对象句柄（指向类似文件这样的资源的指针），以及环境变量，进程还有一些类似优先级类和...
[原译]接口VS 委托
weixin_33851177的博客
10-07 133
背景 对于指定的任务有不同的方案可供选择，通常是很好的。因为可能某一种方案会更加适合该任务，但是有时候做决定会很难。因为这些不同的方案有其各自的优缺点。 我经常会停下来好好想想，是不是接口比委托更适合或者是更不适合某个任务。有时候我甚至会回去看我写的代码，这些代码刚开始使用委托来实现，我后来用接口替换掉。因此，是时候写篇文章来阐述一下这两种技术的优缺点了。 性能 我经常看到有人问接口...
【原译】怎样书写可维护JavaScript
weixin_34406796的博客
05-20 108
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
【原译】VS2010解决方案转换到VS2008
weixin_46246967的博客
07-18 141
【原译】VS2010解决方案转换到VS2008
[原译]11个高效的VS调试技巧
weixin_30642267的博客
07-22 259
介绍 调试是软件开发周期中的一个很重要的部分，有时很有挑战性，有时候则让程序员迷惑，有时候让程序员发疯，但是。可以肯定的是，对于任何不是太那个微不足道的程序来说，调试是不可避免的。近年来，调试工具的发展已经使得很多调试任务简单省时了。 本文总结了十个调试技巧，当你使用VS的时候可以节省你很多时间。 1.悬停鼠标查看表达式 调试有时候很有挑战性，当你步入一个函数想看看哪块出错的时候...
[原译]实现IEnumerable接口&理解yield关键字
weixin_30682127的博客
05-14 80
[原译]实现IEnumerable接口&理解yield关键字 原文:[原译]实现IEnumerable接口&理解yield关键字著作权声明：本文由http://leaver.me翻译，欢迎转载分享。请尊重作者劳动，转载时保留该声明和作者博客链接，谢谢！ 本文讨论题目的内容。然后讨论IEnumerable接口如何使得forea...
吉大/東大学子安四洋原译： 《百人一首》第 81 首原文：ほととぎす 鳴きつる方を ながむれば ただ有明の 月ぞ残れる 後徳大寺
11-01
吉大/東大学子安四洋所译《百人一首》第81首，原文为：“ほととぎす 鳴きつる方を ながむれば ただ有明の 月ぞ残れる 後徳大寺”。该首诗歌通过描绘杜鹃鸟的叫声引人入胜，同时借助明月的意象，巧妙地传递了诗人对...
AgentSpeakTranslator:从 AgentSpeak 到 C 的原型翻译器
07-21
AgentSpeakTranslator 从 AgentSpeak 到 C 的原型翻译器。 有关更多信息，请参阅。 重要提示：此翻译器是作为原型/概念验证创建的。 许多功能缺失或处于试验阶段，规格可能会在开发过程中发生重大变化。...
AI原生应用领域多语言支持的实用技巧分享
AI天才研究院
07-05 1040
想象你开发了一款AI健身教练App，能通过语音识别纠正动作、生成个性化计划，在国内大受欢迎。但当你想推向海外时，却发现：英语用户说“squat”（深蹲），App听不懂；日本用户习惯用敬语，App的机械翻译显得很粗鲁；非洲斯瓦希里语用户根本无法使用——因为你的AI模型没学过这种语言。语言壁垒会让90%的潜在用户拒之门外。
CheesyFabric_deepdive_analyst_7984_1764666209192.zip
12-03
CheesyFabric_deepdive_analyst_7984_1764666209192.zip
【卫星抗干扰】一种用于全球导航卫星系统反欺骗的空时融合方法【附MATLAB代码】.rar
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
遗传算法重新配置配电网络（IEEE 33和69总线系统.zip
最新发布
12-03
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
windows下定期自动清空某个文件夹（比如在公司电脑上定期清空微信的聊天记录）
12-03
windows下定期自动清空某个文件夹（比如在公司电脑上定期清空微信的聊天记录）
网络爬虫基于Python的豆瓣电影Top250数据采集：使用Requests与BeautifulSoup实现网页内容解析
12-03
内容概要：本文通过一个简单的Python爬虫实例，演示了如何使用requests库发送HTTP请求，获取豆瓣电影Top250页面的数据，并利用BeautifulSoup解析HTML内容，提取出中文电影名称。代码实现了基本的网页抓取与数据清洗流程，包括设置请求头模拟浏览器行为以应对简单反爬机制、解析响应文本以及过滤非中文片名，最终输出纯净的电影标题列表。; 适合人群：具备Python基础语法知识，对网络爬虫感兴趣的初学者或刚入门的数据采集学习者；适合学习Web数据获取的基本流程和技术栈。; 使用场景及目标：①学习如何使用requests发起网络请求并携带请求头信息；②掌握BeautifulSoup进行HTML结构化解析的方法；③理解网页内容提取与数据过滤的基本逻辑，为后续深入学习爬虫框架（如Scrapy）打下基础。; 阅读建议：建议读者在本地环境中配置好相关库（requests、BeautifulSoup），动手运行并调试代码，尝试修改选择器或目标网站以加深理解，同时注意遵守网站的robots协议，合理控制请求频率。
基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）
12-03
内容概要：本文介绍了基于粒子群优化算法（PSO）的p-Hub选址优化问题的研究与实现，重点解决在考虑不确定性因素下的集群式物流或交通网络中枢纽节点（Hub）的选址优化问题。通过构建数学模型，结合Matlab编程实现粒子群算法对p-Hub选址问题进行求解，旨在最小化网络总体运输成本并提升系统效率。文章涵盖了问题建模、算法设计、参数设置及仿真结果分析全过程，展示了PSO在复杂组合优化问题中的应用能力。; 适合人群：具备一定运筹学、优化算法基础，熟悉Matlab编程，从事物流网络设计、智能算法研究或交通系统优化等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①掌握p-Hub选址问题的基本理论与建模范式；②学习如何基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化（Matlab代码实现）将粒子群优化算法应用于实际网络优化问题；③通过Matlab代码实现理解智能优化算法的编码流程与调参技巧；④为物流、通信、航空等枢纽网络设计提供解决方案参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码逐行理解算法实现细节，尝试调整参数或引入其他改进策略（如自适应权重、混合算法）以提升优化性能，同时可扩展至带容量约束、多分配或多目标的Hub选址问题进行深入研究。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值